O EFEITO DE VARIÁVEIS SOCIAIS SOBRE O COMPORTAMENTO VARIÁVEL DA PREPOSIÇÃO “PARA” EM SEABRA-BA
UniLetras
O EFEITO DE VARIÁVEIS SOCIAIS SOBRE O COMPORTAMENTO VARIÁVEL DA PREPOSIÇÃO “PARA” EM SEABRA-BA
Autor Correspondente: Elias de Souza Santos | [email protected]
Palavras-chave: Redução da preposição “para”, variação, preditores sociais.
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
Objetivamos com este estudo examinar a influência de preditores sociais sobre o uso da preposição “pra” na variedade do português falado em Seabra (BA). Depreendemos os dados de análise de uma amostra de gravações de 16 informantes, pertencentes ao banco de dados do Projeto Se abra à Chapada: coletando, explorando e mapeando dados sociolinguísticos (CEMEDADOS), cuja estratificação se deu conforme o sexo/gênero (masculino e feminino), a faixa etária (20-33, 35-48 e 50+anos) e a escolaridade (fundamental, média e universitária) do falante entrevistado. Após termos tabulado os dados, submetemo-los a testes de qui-quadrado e a uma abordagem de modelagem logística binária no R (R CORE TEAM, 2020). A fim de atingirmos o objetivo proposto, calculamos, selecionamos e interpretamos o modelo de regressão logística, testando, por fim, as pressuposições principais dos testes. Constatamos com os resultados que a faixa etária e a escolaridade influenciam significativamente o uso da variante “pra” na comunidade de fala analisada.
Resumo Inglês:
The aim of this study was to examine the influence of social predictors on the use of the preposition “pra” (‘to’) in the variety of Portuguese spoken in Seabra (BA). We deduced the analysis data from a sample of recordings of 16 informants, belonging to the database of the Project Se abra à Chapada: coletando, explorando e mapeando dados sociolinguísticos (‘Open yourself to Chapada: collecting, exploring and mapping sociolinguistic data’, CEMEDADOS), whose stratification took place according to sex/gender (male and female), age (20-33, 35-48 and 50+years) and education (elementary, medium and university) of the interviewed speaker. After having tabulated the data, we submitted them to chi-square tests and a binary logistic modeling approach in R (R CORE TEAM, 2020). In order to reach the proposed objective, we calculated, selected and interpreted the logistic regression model, finally testing the main assumptions of the tests. We found with the results that age and education significantly influence the use of the “pra” variant in the analyzed speech community.
